本书为数学、工程、计算机科学和其他应用科学的高年级本科生和研究生提供了广泛的数学优化课程工具。介绍了优化的基本原理，重点介绍了基于梯度的数值优化策略和算法，可用于求解光滑和有噪声的不连续优化问题。...一个特殊的Python模块以电子方式提供(通过springerlink)，它使文本中的新算法易于访问并直接适用。数值例子和练习包括鼓励高级到研究生水平的学生计划，执行，并反映数值调查。...(i)作者认为，引入数学优化的主题最好通过经典的基于梯度的方法来完成，(ii)与目前流行的使用非梯度方法的趋势相反，如遗传算法(GA)，模拟退火，粒子群优化和其他进化方法，作者认为，在许多情况下，这些搜索方法在计算上过于昂贵...根据作者的经验，通过明智地使用基于梯度的方法，可以解决带有数值噪声和多重最小值的问题，而且只需要花费遗传算法等搜索技术的一小部分计算成本。...材料的呈现不太严格，但希望是正确的，应该提供必要的信息，让科学家和工程师选择适当的优化算法，并成功地将它们应用到各自感兴趣的领域。
我的本硕都是计算机专业，由于本科搞的是算法编程，硕士开始搞机器学习方向本来也比较适合，但机器学习算法真的让我头疼了很久。...关于机器学习，非数学/统计专业的人都会有这些疑问： 到底要把数学学到什么程度才能够无障碍地推导机器学习算法？实变、复变、泛函、矩阵论到底要不要全都学会？ 入门机器学习到底要看什么书？...建议学习的时候以李航的书为基础，与视频对照着看；使用周志华的书进行补充；当无法理解某处的时候看Mitchell的书。 除了机器学习，真正的工作中还哪些必要技巧？...大数据最根本的基础是机器学习/深度学习，然而很多程序员们想要从事数据岗位的工作却不知如何下手。 数学需要吗？需要学到什么程度? 学机器学习要看什么书？ 除了机器学习外，数据清洗又如何进行呢？...以后若从事机器学习工作，是不是现在就得学好各种数据结构和算法的知识？ 机器学习初期最应该以什么为重，才能在之后的路上更加畅通？ 同时学习计算机和信管两个专业的大一学生，现在这个阶段入门合适吗？
近几年，业界诞生了大量优秀的视觉SLAM算法框架，其中以西班牙的萨拉戈萨大学机器人感知与实时研究组发表的ORB-SLAM2、ORB-SLAM3最知名、应用最广泛。...在此背景下，我们出版了《视觉惯性SLAM：理论与源码解析》一书。 本书内容 本书系统介绍以相机和惯性测量单元为主传感器的视觉、视觉惯性SLAM算法。...第一部分：介绍SLAM的部分基础知识，包括编程及编译工具、常用的数学基础知识、相机成像模型、对极几何、图优化库的使用等。...对话形式一方面可以把初学者学习过程中的很多基础问题展现出来，帮助读者在学习过程中不断思考和提升，提高工程实践经验；另外对话这种口语化的表达方式能够让读者在轻松的氛围中快速理解专业理论知识。 03. ...本书将理论与代码相结合，有助于初学者对SLAM技术进行快速学习和使用。
AI科技大本营：我们知道，你最为擅长的是异构并行计算，对于如何将异构并行计算用以处理具体的工业需求，您的经验非常丰富，而且就这个问题，您已经写了四本书：《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践...风辰：最满意的应该算是第一本《并行算法设计与性能优化》。 这本书算是其他几本书的基础，这本书讲道，其他基本偏术。把道掌握了，关于术的东西，学起来是很快的。...AI科技大本营：您平时比较喜欢看什么类型的书呢？ 风辰：我现在看的书大多数更偏硬件体系结构，主要看里面的算法和设计。比较老一点，经典一点的理论研究类的书。...对此，我会看有关快速排序的理论基础、算法细节，会思考当这个算法在具体的硬件上跑起来时，这个硬间需要满足哪些特征，处理器的设计需要遵循哪些基本的规则，什么样的规则才能让它跑得更快。...已出版《并行算法设计与性能优化》、《并行编程方法与优化实践》、《科学计算与企业经应用的并行优化》、《OpenCL 异构并行计算》等四本个人著作，其中《并行算法设计与性能优化》已印刷近万本。
学好GAN算法，对于计算机视觉领域从业，完全是有必要的。我们公众号输出过非常多的GAN相关资源，包括几十篇理论与实战技术文章，免费与付费的视频课，知识星球中的GAN模型原理解读专题。...本书内容 这是我今年唯一会出版的一本书，如书名《生成对抗网络GAN：原理与实践》，这是一本系统性地讲解GAN理论、模型、常见问题，并为视觉和语音领域的大部分应用场景提供GAN解决方案和综合实践的书，下面是两位作者的简单介绍...本书兼备理论和实践价值，其内容完整、丰富、专业，值得相关从业人员学习和参考。...1、相关技术文章，包括GAN的理论，模型，论文推荐，下面是其中部分节选内容 【完结】12篇GAN的优化文章大盘点，浓浓的数学味儿 【GAN优化】长文综述解读如何定量评价生成对抗网络(GAN) 【GAN...【每周CV论文推荐】初学视频分类与行为识别有哪些值得阅读的论文？ 【每周CV论文推荐】初学视觉注意力机制有哪些值得阅读的论文？
但是，我觉得对于新手最友好的应该是《机器学习实战Python版》，也就是人民邮电出版社那个版本。 它是 Python 写的，并且书很薄，一周时间就可以搞定。 为什么首推这本书呢？...我估计有好多的初学者，被那些枯燥的理论书给折磨了兴致。...深度学习 深度学习目前最火热的应该是 CV 和 NLP。 我是搞 CV 相关的，也就是机器视觉。 深度学习，我首推的是《深度学习入门–基于Python的理论与实践》，斋藤康毅著陆宇杰译。...符合日本人的写作风格，短小精悍，通俗易懂，关键是理论和实例兼顾的很好。 我很佩服这位作者。 我讨厌花书，你们现在可以喷我了！ 入门用吴恩达的深度学习视频也是挺好的。 深度学习要进阶，我觉得论文要看。...再之后，像 Batch Norm 这种优化手段的论文也需要学习。 然后，就可以往专业领域进阶了。 比如，我是搞机器视觉方面的。 所以，我会研究 YOLO、SSD、R-CNN 系列论文。
15）计算机科学专业的发展方向问题？ 16）入门机器学习，一个月可以学到什么程度？可否提供学习规划？ 17）计算机科学与技术哪个方向就业前景好？ 18）.........关于 AI 方向找工作问题：机器学习算法岗位面试官关心什么问题？计算机视觉岗位需要哪些技能？ ? 接下来，笔者主要针对上述问题进行分析。以下内容为笔者个人认知，希望大家辩证的看待。...至于专业重不重要，这个真的要看个人能力 机械专业毕业，毕业找写代码工作的比比皆是，计算机专业不也的写不了代码的也很多。...编程基础：Python、MATLAB、C/C++、CUDA 2、机器学习理论基础：西瓜书+花书 3、实战进阶（三选一）：计算机视觉、语音、自然语言处理 4、深入理解某一算法领域：比如，计算机视觉中的分类问题...：西瓜书 1 个月 + 花书 1 个月 4、实战入门：1个月 5、实战进阶：2个月 6、深入某一算法：2个月 总共加起来，1 + 2 + 2 + 2 + 1 + 2 + 2 = 12个月，也就是，对于零基础的人
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。...机器学习篇：成为机器学习大神，你不能不懂数学 机器学习是 AI 时代重要的算法内核，而数学是理解和改进机器学习算法的必经之路。如何循序渐进自学机器学习？需要哪些数理基础？...这份书单梳理了机器学习的关键模块和与之联系的数学理论分支， 从机器学习综述、算法优化、理论延展、数学基础四大方面入手，为大家提供一份全面的机器学习与数学指南。...《分布式机器学习：算法、理论与实践》：理论、方法与实践的全面汇总 人工智能和大数据时代，分布式机器学习解决了大量最具挑战性的问题。...比尔·盖茨书单：适合在今年冬季阅读的五本书 每年年末，比尔·盖茨都会从自己的阅读清单中挑选出几本最值得推荐的书与大家分享。
相反，应届生基本上只要好好准备算法和数据结构的东西，大学其他专业课学的不是太差，这基本上就是进大厂的捷径。...图书方面，你可以使用你们计算机专业的相关教材，也可以使用《数据结构与算法分析:C语言描述》《算法导论》这一类严谨的教材，当然，平心而论我是不敢推荐《算法导论》的，因为这一本书实在是太大部头了，没有好的数学知识...当然，我的建议是这种书毕竟流于理论知识，也不一定要看完，但一定将一些基础概念，如进程线程内存模式等基础概念看懂理解。...我入门的时候看的是Robert Love的《Linux系统编程》，熟悉这个人的应该知道，google的工程师，他还有另外一本非常有名的书《Linux内核设计与实现》。...==================================== 关于JAVA方面需要看哪些书籍，我会在我的公众号再开一个专题来介绍。敬请期待，如果您有兴趣，也可以通过下面的公众号联系我。
算法 算法课常常和数据结构课放在一起，在有些高校中，会存在“数据结构与算法”和“算法设计与分析”这样的两门课。...以此贪心策略进行选取活动集合，可以满足结果为最优解（不唯一），该解法的最优性可以用优化子结构来证明。以上这些，对于初学者来说可能听起来云山雾绕，但这都是算法设计与分析课上的内容。...另一本书是李航的《统计学习方法》， 该书不仅适合计算机专业的学生，也适合数理统计专业的学生，书中每章都围绕着一个个经典算法展开，推导过程详细，篇幅也不长，但内容相对西瓜书来说比较枯燥，适合作为工具书来读...数据库系统与其他计算机专业课一样，知识体系非常清晰，而且他有一个非常突出的特点，就是实际与理论相结合。...参考书的话，可以看一看《深入浅出 MySQL：数据库开发、优化与管理维护》，该书非常适合 MySQL 开发的从业者，完全可以作为 MySQL 学习的参考书，相比《数据库系统概念》来说，该书更加倾向于基于
甲：数据挖掘 很多地方招聘还是挺喜欢这样专业的，但是前提是你得过笔试关。 为了笔试，学习C和数据结构 数据挖掘的时候学习算法和推理机制等，看看数据分析，神经网络之类。数据挖掘要学的东西很多。...句法分析虽然现在不流行了，也别把人家无视了阿 推荐书目与资源 http://www.zhihu.com/question/19701325专家系统和数据挖掘需要先行学习哪些知识？...甲：数据挖掘方面的书有点杂乱，个人推荐 《数据挖掘概念与技术》， [加]JiaweiHan编写。这本书可以帮助你系统的了解一下数据挖掘技术，不是很深入。...理论 《数据挖掘导论》 《数据挖掘：概念与技术》 《数据挖掘 实用机器学习工具与技术》 关注算法的 《机器学习》 毕竟数据挖掘中好多算法都是来自于机器学习的。...推荐看一下《集体智慧编程》这本书的，里面有很多机器学习的基础算法的解释，算是入门吧。 如果要深入研究，可以还是要看很多很多很多论文才行的吧，最好是有大牛指导吧。。。
需要特别提醒的是，虽说叫“基础”，但人家指的是研究生专业课的基础，如果指望从1+1教起，或者想好读不烫嘴，还请先读我的那本《机器学习算法的数学解析与Python实现》过渡一下。...我倒是觉得，别的题材不好说，读机器学习的书不必拘泥于此，我更愿意像吃自助餐一样按需阅读。 那就说说菜单上都有哪些美食吧。《机器学习基础》书不厚，正文有14章，也就244页，外加1节前言和5节附录。...大家似然都不爱读前言，就像买新手机也没谁会读说明书。其实许多作者，譬如说我，会选择把一些与写作有关，不过与写作内容无关的八卦放在前言。...不过比较可惜的是，前言说“因目前缺乏针对一些方法的坚实的理论保证”，未能覆盖图模型和神经网络两个重要主题，我还发现决策树和KNN这些常用算法书里也没收，大概作者更看重模型背后的可解释和可证明吧。...这就很清楚地介绍了书的结构，看完了理论基础，就能有选择地阅读自成体系的章节。我们后面再说。
你随机问一个学计算机专业的同学，现在哪个领域最火？十之八九会告诉是机器学习。相信不少码农们都已经在这个“风口”或多或少部署过TensorFlow，Caffe的框架，写过不少代码了。...Google，Facebook开源了许多优秀的机器学习库，将许多机器学习算法进行了封装，这让我们直接调用一个接口就行，只需要关心性能的优化，程序并行的实现。...这一个阶段经历过后，就明白哪些书可以花很多时间去读，哪些书可以走个大概即可。 "众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处"。...概率论和统计方面：国内陈希儒老先生的《概率论与数理统计》。 优化和数值计算方面的书：斯坦福大牛Stephen Boyd的《Convex Optimization》主要讲解的是凸优化方面的技巧。...最基础的讲述概率图模型的经典Tutorial我认为是神经网络的鼻祖之一Michael Jordan的《Learning in Graphical Models》，这本书在讲解概率图模型之前会对贝叶斯理论和图方面进行详细的说明
我就是这么做的，理论结合实际，记忆效果更好。 如果想把数据挖掘学好，光看培训视频还是不够的，培训视频只是入门，还要看其他的书，案例。...我的经历 我在大学学的是金属相关专业，后来在一个伪随机数研究项目中开始接触数学建模，用的是软件是MATLAB，兴趣使然，看了很多MATLAB的书，也看了一些数据建模的书。...商业应用侧重在将算法应用在商业问题上，算法开发除了了解核心原理，还要懂得优化算法，改造算法。 目前在做电信的数据建模，就目前的感受是，数据挖掘的算法都是很简单的，重要的是商业理解，要对这个行业有积累。...就数据挖掘来说，可以读一些书，一个是《集体智慧编程》，里面介绍了一些简单的实现，比如推荐算法，还有搜索引擎的算法，用Python来写的，如果想要做数据挖掘的话可以做一些Python的书，这一本是我入门的第一本书...CDA数据分析师等级标准来源于经管之家与CDA协会成员长年从事数据分析教育与工作的经验和实践，对数据分析行业的研究，对数据分析教育的不断完善开发，从而总结出来的一套专业化，科学化，规范化，系统化的标准来认证什么样的人才才是合格的
这些领域都需要对大量的数据进行分析，对客户运营策略和基础架构上运行的软件行为进行优化，都是在有限资源条件下进行最优化的工作，同时需要对结果进行合理的解读与概念推广，这些都与经济学里的工作很像，因此计量经济学所学的理论...可以说在合适的时间，出现的合适的机会促使我考虑将机器学习和人工智能应用于 IT 基础架构的优化。 CSDN：经济学博士入坑机器学习，你遇到的挑战都有哪些？...诚然，现在的机器学习理论和算法越来越先进，很多以前需要数据科学家和分析师进行的工作都可以由算法自动完成，比如以前需要做很多人工的特征工程工作，现在新的算法将这方面的要求降低，但是如何选择合适的模型，如何对结果进行合理的解释仍然需要数据科学家有较好的理论训练和知识深度...他们需要一本简单实用的书，能达到快速入门的目的。 CSDN：很多专家对这本书的评价都强调了「实用」，你能否总结这一点如何体现，实用的收获都有哪些？...谢梁：最实用的书就是菜谱，从配料都烹饪的每一步都一一列出。我们这本书也遵循这样的方式，不过多强调理论，而是具体强调对于一个问题去怎么做。
数据叔今天推荐的这8本书，想学好数学的人一定要看看。 1 ? ?...本书涵盖了高等微积分学的丰富内容，最精彩的部分集中在基础拓扑结构、函数项序列与级数、多变量函数以及微分形式的积分等章节。 2 ? ?...本书全面而系统地介绍了离散数学的理论和方法，内容涉及逻辑和证明，集合、函数、序列、求和与矩阵，计数，关系，图，树，布尔代数。...本书是概率论的入门书，适合作为数学、统计学、经济学、生物学、管理学、计算机科学及其他各工学专业本科生的教材，也适合作为研究生和应用工作者的参考书。 8 ? ?...「大数据」内容合伙人之「鉴书小分队」上线啦！ 最近，你都在读什么书？有哪些心得体会想要跟大家分享？
这些内容，我应该看哪些书？我反问了一句：基于什么原因，你要看这些书？ 这位同学回复道：招聘需求有这些要求，还有就是为了薪资的提升，以及在同事面前装大佬。...《HTTP权威指南》 数据库：入门——《mysql必知必会》；进阶——《高性能mysql》 操作系统：入门——《计算机科学导论》；进阶——《Linux私房菜》 推荐原因：所有的计算机软件类技术，最底层最通用的就是这三部分知识...中间件类 缓存：《深入理解Redis》 消息队列：《kafka入门与实践》 代理服务器：《nginx高性能web服务器详解》 系统架构原理：《分布式服务框架：原理与实践》 推荐原因：前面三本分别是缓存、...工程实践类 《性能之巅》：经典的性能问题排查与优化书籍，值得经常翻阅。 《京东基础架构建设之路》：大厂案例，从建设过程系统的了解如何分析和解决问题。...专业的性能测试需要一定的知识广度和深度，更需要大量的项目实践和踩坑，才能喂出来。 了解系统架构，了解不同组件的原理和特性，了解常见问题如何排查以及解决，是必须具备的知识和经验。
学学api还是可以的 《分布式java应用:基础与实践》这个是毕玄大大写的书，非常不错哦 《how tomcat works》在讲解tomcat内部原理方面，个人觉得是非常不错的书！...最近正在看《算法导论》，和《算法》，md,其实我也想成为算法狗 ? 当然，上面这些书我表示只懂50%，惭愧。不能完全吸收大牛的精髓啊！...，专业课程（计算机网络，操作系统，数据结构，数据库，计算机组成原理）要好好学。...SQL语句，熟悉一种NOSQL，知道内部实现原理（内部数据结构，在算法优化，内部机制）,掌握分布式数据库的知识，分表，分库，分区，分布式事务等，可以学习一个数据库中间件（TDDL/COBAR） 架构设计...，( 在之后，「苦逼的码农」会分享整理Java工程师面试的一些知识点、面试题，包括Java各大知识点、数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库等知识点，不过是以次条的形式分享，大家多多关注公众号的动态
就我自己的经验来谈谈我是如何开始建模部分的学习的，最开始就是看教材，这里有两本十分推荐的入门教材——姜启源《数学模型》（第四版）以及司守奎《数学建模算法与应用》 《数学模型》的学习 ?...最开始接触数模是在大一时候，没有抱着多么大的抱负去准备，《数学模型》这本书最开始只是把它当做一本故事书来读，大概三天左右就浏览了一遍，知道了什么是数学模型——就像一道比较复杂的应用题。...它能够解决哪些问题？适用于什么样的环境？然后在最后做一次大的梳理，看看自己究竟学到了什么，哪些地方还是很模糊。 《数学建模算法与应用》这本书我是在后面才接触到的，也是很不错的一本书，值得一看。...《数学建模算法与应用》基本涵盖了常见的数学建模算法理论，是学习各类型算法不可多得的好教材，虽然里面部分内容和现在国、美赛题目的热门考点稍有脱节，但是也是学习数模算法的很好的入门教材了。...优化问题由很多现代优化算法，而且往往是和规划结合在一起，密不可分。 但是话说回来，学数学模型，其实看哪本书都可以，一本书只是一个线索。
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